Marketing Data Engineer

Local: Remoto ou Híbrido
• Contrato: PJ
• Área: Dados / Growth / Martech
Overview
Startup em fase de desenvolvimento oculta.
Nesta etapa, nosso objetivo é mapear jornadas e pontos de captura, publicar uma taxonomia de eventos e planejar a camada de dados de ponta a ponta, a fim de garantir sinais precisos que viabilizem o envio de informações acuradas para dashboards gerenciais, campanhas em múltiplas plataformas, CRM e outros fins aplicáveis (como definição de audiências, análise de cohorts, cálculo de CAC/ROAS).
Planejamento & desenho da camada de dados (taxonomia de eventos, Data Layer Contract, padrões de UTM/naming).
Implementação de GA4 + GTM (Web/App) + sGTM, com Consent Mode v2/CMP e integrações server-to-server (Meta CAPI, Google Ads Enhanced Conversions, webhooks/offline).
Qualidade & governança: deduplicação cliente?servidor, QA automatizado, observabilidade (latência, match rate, integridade), LGPD.
Dados & analytics: GA4 ? BigQuery, staging/marts iniciais (funil, cohorts, CAC/ROAS), dashboards gerenciais confiáveis.
Ativação: preparação de audiências básicas para CRM e plataformas de mídia multicanal, com base em dados 1P.
Responsibilities
Documentação rigorosa (taxonomia, dicionário de métricas, SOPs) e ownership de ponta a ponta;
Experiência comprovada em Martech e/ou Growth Hacking;
Domínio de GA4, GTM (web/app), sGTM, Meta Pixel/CAPI, Google Ads (incl. Enhanced Conversions) e ferramentas de tagueamento;
Integrações server-to-server em produção (CAPI Gateway, Google Ads Conversions API, Webhooks) com deduplicação consistente;
Forte SQL e prática com BigQuery (schemas de evento GA4, particionamento, otimização de custo);
Experiência em ETL/ELT e modelagem de dados para o funil Acquisition ? Activation ? Retention ? Revenue;
Vivência com Reverse ETL e integrações de CRM;
Consent Mode v2 + CMP e boas práticas de LGPD aplicadas a tracking/ativação;
Capacidade de trabalhar com grande volume de dados e cruzar múltiplas fontes (ads, produto, CRM, financeiro);
Mentalidade experimental (testar ? medir ? aprender ? otimizar) com desenho estatístico básico.
Qualifications
Requisitos
Documentação rigorosa (taxonomia, dicionário de métricas, SOPs) e ownership de ponta a ponta;
Experiência comprovada em Martech e/ou Growth Hacking;
Domínio de GA4, GTM (web/app), sGTM, Meta Pixel/CAPI, Google Ads (incl. Enhanced Conversions) e ferramentas de tagueamento;
Integrações server-to-server em produção (CAPI Gateway, Google Ads Conversions API, Webhooks) com deduplicação consistente;
Forte SQL e prática com BigQuery (schemas de evento GA4, particionamento, otimização de custo);
Experiência em ETL/ELT e modelagem de dados para o funil Acquisition ? Activation ? Retention ? Revenue;
Vivência com Reverse ETL e integrações de CRM;
Consent Mode v2 + CMP e boas práticas de LGPD aplicadas a tracking/ativação;
Capacidade de trabalhar com grande volume de dados e cruzar múltiplas fontes (ads, produto, CRM, financeiro);
Mentalidade experimental (testar ? medir ? aprender ? otimizar) com desenho estatístico básico.
Diferenciais
Experiência em projetos de alto volume.
Python (APIs, loaders, QA), dbt (transformação) e Airflow/Composer (orquestração).
Vivência com personalização/recommendation e composable CDP.
IaC (Terraform) e CI/CD para assets de tracking/pipelines.
Observabilidade (Grafana/Stackdriver), feature flags e rollouts seguros.
O que oferecemos
Remuneração competitiva (compatível com senioridade);
Projeto inovador em empresa digital-first com alto potencial de escala;
Ambiente flexível e foco em resultados, com espaço para pesquisa e inovação aplicada;
Ambiente digital-first, ágil e enxuto, com rituais leves, decisões rápidas e time sênior colaborativo;
Flexibilidade de horário e trabalho remoto/híbrido.
Engenheiro de Dados - Trabalho Remoto | REF#259064
Natal, Rio Grande do Norte, Brazil
#J-18808-Ljbffr